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应用空域局部高斯混合模型的LSB匹配隐写分析
被引量：
1
1
作者
郑二功
平西建
张涛
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期347-353,共7页
考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法.该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型.在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最...
考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法.该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型.在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计.然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化.将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征.对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能.
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关键词
隐写分析
LSB匹配
局部高斯混合模型
期望最大化算法
噪声方差估计
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职称材料
局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪
被引量：
1
2
作者
唐锐
张敬东
张祺
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期592-595,共4页
提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且...
提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好。
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关键词
图像降噪
傅里叶变换
局部
高斯
尺度
混合
模型
小波变换
峰值信噪比
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职称材料
题名
应用空域局部高斯混合模型的LSB匹配隐写分析
被引量：
1
1
作者
郑二功
平西建
张涛
机构
解放军信息工程大学信息工程学院
出处
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期347-353,共7页
基金
国家自然科学基金(No.60970142)资助
文摘
考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法.该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型.在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计.然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化.将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征.对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能.
关键词
隐写分析
LSB匹配
局部高斯混合模型
期望最大化算法
噪声方差估计
Keywords
steganalysis
LSB matching
local Gaussian mixture model
expectation maximization algorithm
noise variance estimation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪
被引量：
1
2
作者
唐锐
张敬东
张祺
机构
攀枝花学院机电工程学院
攀枝花学院交通与汽车工程学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期592-595,共4页
基金
四川省教育厅自然科学重点项目(No.11ZA253)资助
文摘
提出了一种基于局部高斯尺度混合统计模型的傅里叶-小波图像降噪方法。所提出的降噪方法综合了两者的优点,考虑到噪声小波系数间的相关性,小波系数统计特性通过局部高斯尺度混合统计模型来刻画。实验结果表明,此法可有效去除噪声,并且能够克服传统的小波去噪效果与选用的小波基函数相关的局限性,和其他方法相比,无论从视觉上还是峰值信噪比上比较,此方法降噪效果明显较好。
关键词
图像降噪
傅里叶变换
局部
高斯
尺度
混合
模型
小波变换
峰值信噪比
Keywords
image de-noising
Fourier transform
local Gaussian scale mixtures model（LGSMMM）
wavelet transform
peak signal to noise ratio（PSNR）
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用空域局部高斯混合模型的LSB匹配隐写分析
郑二功
平西建
张涛
《应用科学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
局部高斯尺度混合模型的傅里叶-小波图像降噪
唐锐
张敬东
张祺
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
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职称材料
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